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World File Search System非唯一性
位场数据反演 - 印度科学院
摘要。由于难以获得唯一解，势场数据反演问题是一个具有挑战性的问题。本文确定了各种类型的非唯一性，并认为消除所有类别的非唯一性既不可能也没有必要。某些类型的非唯一性是由于人为的限制和选择造成的，这些类型将永远存在。列出所有解决方案、对可接受的解决方案施加额外约束、先验理想化、使用先验或补充信息、描述所有解决方案的共同点、获得极值解决方案、寻求所有可能解决方案的分布等。面对非唯一性，有各种反应。结果表明，所有这些技术只是改变了非唯一性的形式。讨论了一些用于获得目标函数全局最小值的算法。阐明了看似不同的方法背后的概念共性以及由于不同的公理背景而对相同数值结果进行非唯一解释的可能性。
小鼠耳机使研究大脑对虚拟现实的反应变得更容易
尽管进行了数十年的研究和众多隐形斗篷原型的出现，但达到了一个空气两栖斗篷，能够实时操纵电磁散射，以与不断变化的景观造成巨大的挑战。障碍是多方面的，从需要复杂的振幅可调式跨面到缺乏能够解决诸如非唯一性和不完整输入等固有问题的智能算法。
结构引导材料和过程设计的机器学习
近年来，在过程结构 - 培训链的背景下，人们对加速材料创新的兴趣越来越大。在这方面，必须考虑制造过程和量身定制材料设计方法，以支持下游过程设计方法。作为迈向这个方向的主要一步，我们提出了一种整体且通用的优化方法，该方法涵盖了材料工程中整个过程结构属性链。我们的方法专门采用机器学习来解决两个关键的识别问题：材料设计问题，其中涉及确定近乎最佳的材料微观结构，这些微观结构表现出所需的特性，以及一个过程设计问题，这些问题旨在确定制造这些微观结构的最佳处理路径。这两个识别问题通常都是不适合的，这对解决方案方法提出了重大挑战。但是，这些问题的非唯一性质是处理的重要优势：通过具有相似性能的几个目标微观结构，可以有效地指导过程来制造最佳的可触及微观结构。在模拟金属形成过程中具有所需特性的制造晶体纹理中，该方法的功能得到了证明。
提炼、形成和一致的资源措施
量子资源理论 (QRT) 为理解在量子信息处理中充当资源的固有量子力学属性提供了一个统一的理论框架，但由物理驱动的资源可能具有数学上难以分析的结构，例如最大资源状态的非唯一性、缺乏凸性和无限维度。我们在最小假设下研究一般 QRT 中的状态转换和资源度量，以找出物理驱动的量子资源的普遍属性，这些资源可能具有这种数学结构，其分析是难以处理的。在一般设置中，我们证明了一次性状态转换中最大资源状态的存在。同样通过分析渐近状态转换，我们发现了量子资源的催化复制，其中资源状态可以通过自由操作无限复制。在不假设最大资源状态唯一性的 QRT 中，我们制定了量子资源的提炼和形成任务，并分别基于提炼和形成引入了可提炼资源和资源成本。此外，我们引入了一致的资源度量来量化量子资源的数量，而不会与状态转换率相矛盾，即使在具有非唯一最大资源状态的 QRT 中也是如此。在先前的工作的基础上，我们展示了加性资源度量的唯一性定理，证明了一致资源度量的相应唯一性不等式；也就是说，量子状态的一致资源度量取值介于可提炼资源和状态的资源成本之间。这些公式和结果建立了
用于光学超材料逆向设计的物理机器学习
关键词：逆向设计、光学超材料、物理信息学习、深度学习 光学超表面由密集排列的单元组成，这些单元通过各种光限制和散射过程来操纵光。由于其独特的优势，例如高性能、小尺寸和易于与半导体器件集成，超表面在显示器、成像、传感和光学计算等领域引起了越来越多的关注。尽管在制造和特性方面取得了进展，但对于复杂的光学超材料系统来说，对合适的光学响应进行可行的设计预测仍然具有挑战性。随着设计复杂性的增加，获得最佳设计所需的计算成本呈指数增长。此外，由于逆问题通常是不适定的，因此设计预测具有挑战性。近年来，深度学习 (DL) 方法在逆向设计领域显示出巨大的前景。受此启发以及 DL 产生快速推理的能力，我们引入了一个物理信息 DL 框架来加快超表面逆向设计的计算。添加基于物理的约束可以提高 DL 模型的通用性，同时减少数据负担。我们的方法引入了一种串联深度学习架构和基于物理的学习，通过选择科学一致、设计预测误差低、光学响应重建准确的设计来缓解非唯一性问题。为了证明这一概念，我们专注于代表性等离子体装置的逆向设计，该装置由沉积在金属基板顶部的介电膜上的金属光栅组成。该装置的光学响应由几何尺寸和材料特性决定。训练和测试数据是通过严格耦合波分析 (RCWA) 获得的，而基于物理的约束则是通过求解简化均质模型的电磁 (EM) 波方程得出的。我们考虑对单个波长事件或可见光范围内波长光谱的光学响应进行设计预测。以可见光谱的光学响应作为输入，我们的模型对于逆向设计预测的收敛准确率高达 97%。该模型还能够以高达 96% 的准确度预测设计，对于单一波长的光的光学响应作为输入，光学响应重建准确度可达 99%。